인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝의 뜻 알아보기

 

인공지능, AI(Artificial Intelligence)

 

"AI는 기계를 지능적으로 만들기 위한 활동이며,

지능은 어떤 요소가 적절히 기능하며 그 환경에서 잘 예측하는 것을 말한다."

“AI is that activity devoted to making machines intelligent,

and intelligence is that quality that enables an entity to function appropriately

and with foresight in its environment.” – Nils Nilsson

 

 ‘지능’이라는 개념을 정확히 설명하기 어렵듯이 ‘인공지능’도 그 뜻을 명확하게 설명하기 어려운 부분이 있다. 사람은 문을열고 나가는 작은 행동에서도 '지능'을 사용하는데, 이를 자세히 뜯어 보면 손잡이를 잡고 돌리는 어떤 행위가 문을 열어줄 것이라는 경험적인 예측을 통해 행동하는 것을 알 수 있다. 이렇듯 지능은 예측이라는 부분을 어느정도 포함하고 있다고 그 개념을 이해할 수 있다. 

 

 

 인공지능은 인간의 지능을 컴퓨터로 구현한 매우 넓은 영역으로 볼 수 있으며 간단한 예시로 알파고(Alpha Go), 시리(Siri) 등을 떠올려 볼 수 있다. 학문적으로는 지식기반학습(Knowledge base), 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 등의 카테고리를 모두 포함하는 가장 큰 영역으로 볼 수 있다. 

 

 

머신러닝, ML(Machine Learning)

 

"ML은 경험치 E를 가지고, 특정 과제 T에 대해, 성과 P를

향상시키는 알고리즘에 대한 학문이다."

“Study of algorithms that improve their

performance P at some task T, with experience E” - Tom Mitchell

 

 ML은 데이터를 입력 받아 자동으로 학습되는 컴퓨터 알고리즘을 의미한다. 이는 명확한 용어로 표현 가능한데, 잘 정의된 <P, T, E>를 필요로 한다. 예를 들어, 내일 날씨를 예측하는 시스템을 만든다고 하자. 이때 실제로 당일 날 비가 왔는지 안 왔는지 일주일간의 정확률을 계산하는 성과 P, 다음날 비가 오는 것을 맞추는 목적 T, 학습 데이터로 1년치의 기상청 데이터를 쓰는 경험치 E로 알고리즘을 정의할 수 있다. 이렇게 정의된 <P, T, E>를 적절한 알고리즘에 대입하여 학습결과가 좋으면 우리는 다음날 비가 오는 시스템을 사용할 수 있게 된다.

 

 

딥러닝, DL(Deep Learning)

 

DL은 뉴럴네트워크(Artificial Neural Networks)에 기반을 둔 ML의 한 기법이다.

Deep learning is part of a broader family of machine learning methods

based on artificial neural networks with representation learning. - Wikipedia

 

 DL은 수많은 ML의 기법 중 한가지로, 최근에 Big Data와 고사양 GPU를 사용할 수 있는 환경이 갖춰 짐으로서 좋은 성능을 보이고 있으며 가장 트렌디한 학문으로 자리잡았다. 인간의 뇌구조가 작은 뉴런들로 이루어진 것에 착안하여, DL은 작은 정보를 학습하는 뉴럴들을 연결시켜 만든 알고리즘이다. 특히 이미지, 음성 등 인간이 잘 처리하는 자료에 대해 학습 결과가 좋으며 최근 상당수의 AI기술들은 DL을 사용하고 있다.

 

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 포함관계

 

데이터마이닝, DM(Data Mining)

 

"DM은 엄청난 양의 데이터로부터 흥미로운 패턴이나 지식을 추출하는 것을 의미한다."

“Extraction of interesting patterns or knowledge from huge amount of data” - Jiawei Han

 

 우리는 엄청난 양의 데이터가 매일매일 생성되는 세상에서 살고 있으며, 이로부터 양질의 정보를 획득하는 것이 중요해졌다. 카드회사에서 새로운 신용카드를 선보이기 위해 고객 데이터를 사용하는 것, 코로나19 전염성을 파악하기 위해 전세계 의료 자료를 분석하는 등의 경우가 이에 해당된다. 이때 방대한 양의 데이터를 이해하기 위해서 머신러닝이나 통계 등의 기술을 사용하여 의미있는 정보를 추출하게 된다.

 

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 정리하면, 인공지능(AI)을 구현하는 기술에는 대표적으로 기계학습(ML)이 있으며 최근에는 다양한 기계학습 알고리즘 중 딥러닝(DL)이 많이 쓰이고 있다. 최근 빅데이터 시대가 열리면서 데이터마이닝(DM)이라는 목적을 수행하기 위해 기계학습이 많이 사용되고 있다.